分布式预测控制用于受执行器饱和影响的多边形不确定系统

"分布式模型预测控制应用于具有执行器饱和的多面体不确定系统的研究论文" 这篇研究论文探讨了针对带有执行器饱和的多面体不确定系统的分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control, DMPC）算法。模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于对未来一段时间内的系统行为进行预测，并在每次采样时优化一个特定的性能指标，如最小化能量消耗或最大化生产率。 在多面体不确定系统中，系统参数的变化可以被建模为一个不确定性的多面体区域，这意味着系统的行为可能在一组预定义的线性模型之间变化。这种不确定性可能导致控制系统设计的挑战，尤其是在存在执行器饱和的情况下。执行器饱和是指控制信号达到其物理限制，无法进一步增加或减小，这是许多实际工程系统中的常见现象，例如电机速度控制或化学过程中的阀门开度。 论文提出了一种分布式控制策略，将全局系统分解为多个子系统。每个子系统有自己的本地控制器，这些控制器通过通信网络协调工作，以实现整个系统的稳定和性能目标。分布式方法的优势在于它可以降低计算复杂性和通信负担，同时提高系统的鲁棒性和适应性。 为了确保系统在执行器饱和条件下的稳定性，论文引入了一个集不变性条件。集不变性条件意味着系统状态应保持在预先定义的安全区域内，即使在不确定性存在和执行器饱和的情况下也是如此。为了满足这一条件，论文可能利用线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）来设计控制器，这是一种常见的工具，用于求解优化问题并保证系统稳定性。 此外，该论文还可能详细讨论了如何通过LMI方法来构建和解决优化问题，以及如何设计预测模型和控制律以考虑不确定性的影响。作者可能会提供数学证明来保证所提出的控制策略的收敛性和稳定性，以及在实际应用中的有效性。 关键词包括：分布式模型预测控制、执行器饱和、多面体不确定系统以及线性矩阵不等式。这些关键词反映了论文的主要研究内容和技术手段，展示了作者们在处理复杂系统控制问题上的专业能力。